La extracción de carreteras a partir de imágenes de teledetección de alta resolución (HRRS) es una forma económica y efectiva de adquirir información sobre carreteras, lo que se ha convertido en un tema de investigación importante y tiene una amplia gama de aplicaciones. En este artículo, presentamos un método novedoso para la extracción de carreteras a partir de imágenes HRRS. Se utiliza primero el aprendizaje de múltiples núcleos para integrar las características espectrales, de textura y lineales de las imágenes para clasificar las imágenes en grupos de carretera y no carretera. Luego, se diseña un método de extracción preciso para los elementos de carretera construyendo índices con forma de carretera para filtrar automáticamente la interferencia de ruidos no relacionados con la carretera. También se llevan a cabo una serie de operaciones morfológicas para suavizar y reparar la estructura y forma del elemento de carretera. Finalmente, basándose en el conocimiento previo y las características topológicas de la carretera, se construye un conjunto de factores de penalización y una función de penalización para conectar los elementos de carretera y formar una red de carreteras completa. Se realizan experimentos con diferentes sensores, diferentes resoluciones y diferentes escenas para verificar el análisis teórico. Los resultados cuantitativos demuestran que el método propuesto puede optimizar los pesos de diferentes características, eliminar ruidos no relacionados con la carretera, agrupar efectivamente los elementos de carretera y mejorar en gran medida la precisión del reconocimiento de carreteras.